ಹೊಸ ಪ್ರಾಸ್ಟೇಟ್ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಭವಿಷ್ಯ ಪರಿಕರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ – ದಿ ಶಿಲ್ಲಾಂಗ್ ಟೈಮ್ಸ್

ಒಂದು ಕಾದಂಬರಿ ಯಂತ್ರ-ಕಲಿಯುವಿಕೆ ನಾವೀನ್ಯತೆ ಯಂತ್ರ-ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಕಡಿಮೆ-ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ-ಅಪಾಯಕಾರಿ ಪ್ರಾಸ್ಟೇಟ್ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ನ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹಿಂದೆಂದಿಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೊಂದಿರುವ ಭಾರತೀಯ ಸಂಶೋಧಕರು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಜರ್ನಲ್ ಸೈಂಟಿಫಿಕ್ನಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ವರದಿಗಳು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಗೆ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ – ಪ್ರಾಸ್ಟೇಟ್ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿ, ಅನಗತ್ಯ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಅವಕಾಶವನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. “ರೇಡಿಯೋಮಿಕ್ಸ್ನೊಂದಿಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಠಿಣವಾಗಿ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ರೇಡಿಯೋ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಿಬ್ಬಂದಿಗಳನ್ನು ಧ್ವನಿಮುದ್ರಿಸುವ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ನಮ್ಮ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ, ಅದು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ರೋಗಿಯ ಆರೈಕೆಗೆ ಅನುವಾದಿಸುತ್ತದೆ” ಎಂದು ಇಕಾಹ್ನ್ ಸ್ಕೂಲ್ ಆಫ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕ ಗೌರವ್ ಪಾಂಡೆ ಹೇಳಿದರು. ಯುಎಸ್ನಲ್ಲಿ ಮೆಡಿಸಿನ್. “ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆ ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರಾಸ್ಟೇಟ್ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಮಾರ್ಗವು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಿದೆ, ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಗುರಿ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಗತಿ ಎಂದು ನಾವು ನಂಬುತ್ತೇವೆ” ಎಂದು ಪಾಂಡೆ ಹೇಳಿದರು. ಅಮೇರಿಕದ ಪುರುಷರಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಸಾವಿನ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರಣವೆಂದರೆ ಪ್ರಾಸ್ಟೇಟ್ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್, ಇದು ಶ್ವಾಸಕೋಶದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ಗೆ ಮಾತ್ರ ಎರಡನೆಯದು ಎಂದು ಅಮೆರಿಕದ ದಕ್ಷಿಣ ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ (ಯುಎಸ್ಸಿ) ಯಿಂದ ಸಂಶೋಧಕರು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ. ಪ್ರಾಸ್ಟೇಟ್ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ಅನೇಕ ಜೀವಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿವೆಯಾದರೂ, ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಮುನ್ಸೂಚನಾ ಪರಿಕರಗಳು ಇಂದಿನವರೆಗೂ ಒಂದು ಅವಶ್ಯಕತೆಯಿಲ್ಲದೆ ಉಳಿದಿದೆ ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದರು. ಪ್ರಸಕ್ತವಾಗಿ, ಪ್ರಾಸ್ಟೇಟ್ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ವಿಧಾನಗಳೆಂದರೆ, ಪ್ರಾಸ್ಟೇಟ್ ಗಾಯಗಳು, ಮತ್ತು ಪ್ರಾಸ್ಟೇಟ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ರಿಪೋರ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡಾಟಾ ಸಿಸ್ಟಮ್, ಆವೃತ್ತಿ 2 (ಪಿಐ-ರಾಡ್ಸ್ ವಿ 2), ಐದು ಪಾಯಿಂಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವ ಮಲ್ಟಿರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ರೆಸೋನೆನ್ಸ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ (ಎಂಪಿಎಂಆರ್ಐ) mpMRI ಯಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಗಾಯಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಒಟ್ಟಾಗಿ, ಈ ಸಾಧನಗಳು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯವಾದ ಪ್ರಾಸ್ಟೇಟ್ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ನ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, PI-RADS v2 ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ಮತ್ತು ಇಂಟರ್ಮೀಡಿಯೇಟ್ ಮತ್ತು ಮಾರಣಾಂತಿಕ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಮಟ್ಟಗಳ ನಡುವೆ (ಸ್ಪೋರ್ಟ್ಸ್ 3, 4, ಮತ್ತು 5) ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ವೈದ್ಯರಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಇಮೇಜ್ಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಶಾಖೆ – ರೇಡಿಯಾಮಿಕ್ಸ್ನೊಂದಿಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ – ಈ ದೋಷವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ವಿಧಾನವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಮಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಇತರ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಕೇವಲ ಸೀಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿವೆ. ಇದಕ್ಕೆ ತದ್ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಉತ್ತಮ ಪ್ರದರ್ಶನವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅನೇಕ ರೀತಿಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಸಂಶೋಧನಾ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಸಂಶೋಧಕರು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. ಹಿಂದಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಮಾಡಿದ್ದಕ್ಕಿಂತಲೂ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ದೊಡ್ಡ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ರೋಗಿಗಳ ಪ್ರಾಸ್ಟೇಟ್ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಂವೇದನೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಸಮರ್ಥರಾದರು. (ಪಿಟಿಐ)